Zníženie nákladov na transkripciu

Keď vývojári prvýkrát vyskúšajú modely transkripcie umelej inteligencie, často sú nadšení. Je to ako nájsť magické riešenie, ktoré náhle odomkne obrovský nový potenciál, kým niekto nezapíše čísla. Vzrušenie rýchlo vybledne, keď sa ukážu skutočné náklady na integráciu týchto modelov umelej inteligencie do obchodnej infraštruktúry. Ten magický trik začína vyzerať skôr ako drahý koníček. Vysoký výkon hardvéru alebo poplatky za služby v cloude a zložitosť škálovania sa rýchlo zvyšujú, čím sa počiatočné vzrušenie zmení na kontrolu reality.

Napriek ich pôsobivej presnosti a schopnostiam predstavujú dobré modely transkripcie AI niekoľko významných výziev. Pozrime sa na Whisper modely OpenAI, so zameraním na ich hardvérové požiadavky:

Veľké modely umelej inteligencie ponúkajú veľkú presnosť, ale potrebujú značnú pamäť a spracovateľský výkon, čo môže byť náročné. To platí najmä pre živé transkripcie, kde je rýchle spracovanie rozhodujúce. Veľké modely trvajú dlhšie na spracovanie zvuku, čo má vplyv na užívateľskú skúsenosť, keď sú potrebné okamžité výsledky.

V záujme vyváženia kvality a efektívnosti poskytovatelia transkripčných služieb SaaS zvyčajne nezverejňujú, ktoré modely umelej inteligencie používajú, často preto, že sa snažia znížiť náklady tým, že sa vyhýbajú veľkým, zdrojovo náročným modelom.

Avšak väčšie modely sú veľmi dôležité pre kvalitu vašich prepisov. Viac o tom si môžete prečítať tu:

Pozrime sa, ako dlho by trvalo prepisovať 1 hodina vopred nahratá reč pomocou Whisper's large-v3 model na AWS:

Pridanie doplnkových modelov umelej inteligencie, ktoré zlepšujú transkripciu, ako je preklad, časové pečiatky slov, zhrnutie alebo diarizácia rečníka, môže ďalej zvýšiť požiadavky na hardvér a náklady.

Transkripčné nástroje s otvoreným zdrojovým kódom sú dnes skvelé na experimentovanie. Často ich zostavujú brilantní doktorandi, ktorí sa snažia posunúť hranice dátovej vedy. Bohužiaľ, tieto nie sú pripravené na výrobu pre väčšinu obchodných požiadaviek. Aby riešenie na mieru fungovalo, firmy potrebujú odborníkov na strojové učenie, cloudových inžinierov a veľa vývojárov Pythonu, a to sa rýchlo stáva drahým. Pre malé a stredné podniky môžu byť náklady na zostavenie tímu snov vyššie ako samotný hardvér.

Udržovanie vlastných riešení pre transkripciu umelej inteligencie presahuje len počiatočné nastavenie a hardvér. Pokračovanie v pravidelných aktualizáciách ovládačov GPU, bezpečnostných záplat a vylepšení modelov umelej inteligencie pridáva významné bežné náklady. Na vrchole je údržba cloudovej infraštruktúry, riešenie výpadkov systému, preškolenie modelov, keď sa údaje vyvíjajú, a zabezpečenie súladu s novými predpismi o ochrane osobných údajov. Každý z týchto faktorov si vyžaduje čas, odborné znalosti a zdroje, čo zvyšuje celkové náklady na vlastníctvo.

Vytvorenie vlastného transkripčného systému sa môže zdať lákavé, ale je to zložité. Zahŕňa integráciu viacerých modelov, optimalizáciu rýchlosti a správu škálovateľnosti hardvéru. Pre väčšinu tímov je používanie zavedené platformy ako VocalStack oveľa efektívnejšie - šetrí čas, peniaze a bolesti hlavy.

Aby sa znížili náklady, vývojári by sa mohli pokúsiť vytvoriť vlastné riešenie prispôsobené ich jedinečným obchodným potrebám. Zatiaľ čo to môže byť uskutočniteľné pre tímy s hlbokými odbornými znalosťami v niekoľkých oblastiach, nie je to bez výziev. Neexistuje žiadny jednotný prístup k kvalitnej transkripcii. Vytvorenie robustnej transkripčnej služby znamená integráciu viacerých modelov umelej inteligencie a správu škálovateľných cloudových služieb, ktoré môžu byť komplikované a náročné na zdroje.

Namiesto toho, aby ste si od nuly vytvárali vlastné vlastné riešenie, čo môže byť časovo náročné a nákladné, je efektívnejšie využiť platformu VocalStack, ktorá už tieto výzvy rieši. Vývoj systému na spracovanie veľkých modelov, optimalizáciu rýchlosti, správu škálovateľnosti hardvéru a udržanie nákladovej efektívnosti nie je triviálny.

Použitím zavedeného riešenia, ako je VocalStack, sa môžete sústrediť na to, na čom záleží - poskytovanie najlepšieho zážitku z transkripcie - bez časovo náročného a nákladného procesu budovania vlastnej infraštruktúry. VocalStack sa stará o všetky ťažké úlohy: od optimalizácie rýchlosti a škálovateľnosti až po správu potrieb hardvéru. Umožňuje vám preskočiť bolesti hlavy a ponoriť sa priamo do poskytovania bezproblémovej, vysoko kvalitnej služby transkripcie. Predstavte si slobodu inovácie bez toho, aby ste sa obávali zložitých backendových výziev - to je to, čo ponúka VocalStack.

Mimochodom, v žiadne dodatočné náklady,VocalStack využíva rozmanitý rad modelov umelej inteligencie na výrazné zlepšenie kvality každá transkripcia.- Áno.

Čítajte viac na stránke www.vocalstack.com/business

Ak ste vývojár a nevadí vám, že si zašpiníte ruky, prečo neskúsiť Whisper open source modely? Choď na OpenAI's Whisper GitHub repozitárium a experimentovať s rôznymi veľkosťami modelov. (Pozor: väčšie modely môžu spôsobiť prehriatie počítača, ak nemáte špecializovanú grafickú kartu).

Po niekoľkých testovacích transkripciách s Whisperom na vašom lokálnom počítači môžete začať identifikovať niekoľko problémov s ručným používaním Whisperu. Napríklad škálovateľnosť môže byť nákladná a Whisper nie je predvolene optimalizovaný pre živé transkripcie, čo si vyžaduje ďalšie vlastné riešenia.

Neboj sa, VocalStack ti kryje chrbát! Stiahnite si VocalStack JavaScript SDK a transkripcia sa stane ľahkou prácou: